Le rôle de l’apprentissage automatique et de l’exploration de données dans la vision par ordinateur

L'intelligence artificielle (AI) est une technologie puissante, particulièrement efficace pour analyser différents types de données et apprendre au fil du temps. Par exemple, la vision par ordinateur, une branche de l'AI, se concentre sur la compréhension des données visuelles. Un autre domaine important est l'apprentissage automatique (ML) qui, avec l'exploration de données, joue un rôle majeur dans l'amélioration des modèles de vision par ordinateur. L'exploration de données consiste à trouver des modèles utiles dans de grands ensembles de données, tandis que l'apprentissage automatique utilise ces modèles pour entraîner des modèles d'AI capables d'effectuer des tâches sans instructions détaillées.

Ces technologies se généralisent dans des secteurs comme les voitures autonomes, la finance et l'industrie manufacturière, car elles ont énormément progressé ces dernières années. Dans cet article, nous allons expliquer ce que sont l'exploration de données et l'apprentissage automatique, comment ils sont utilisés en vision par ordinateur et comment ils collaborent pour faire progresser des domaines comme les soins de santé. C'est parti !

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?#

L'apprentissage automatique permet aux machines d'apprendre d'une manière similaire aux humains, en utilisant des données et des algorithmes pour identifier des modèles et prendre des décisions avec un minimum d'intervention humaine. À mesure que ces systèmes sont exposés aux données, ils produisent progressivement des prédictions plus précises.

Le processus repose sur des algorithmes qui effectuent des prédictions ou des classifications à partir de données d'entrée. L'algorithme identifie d'abord des modèles et produit une première estimation fondée ou inférence. Pour évaluer la précision, une fonction d'erreur compare la sortie du modèle à des exemples connus, puis le système ajuste ses paramètres afin de réduire les erreurs au minimum. Ce cycle d'évaluation et d'ajustement se poursuit automatiquement jusqu'à ce que le modèle atteigne le niveau de performance souhaité.

Il existe généralement quatre types d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé, semi-supervisé et par renforcement. Examinons chacun d'eux :

• Apprentissage supervisé : les algorithmes apprennent à partir de données étiquetées pour prédire les sorties correspondant à de nouvelles entrées. Les systèmes de filtrage des courriers indésirables des services de messagerie utilisent l'apprentissage supervisé.

• Apprentissage non supervisé : contrairement à l'apprentissage supervisé, cette méthode fonctionne avec des données qui ne sont pas étiquetées. L'algorithme identifie des modèles ou regroupe les données en fonction de leurs similarités, sans aucune indication. Il est souvent utilisé pour des tâches comme la détection d'anomalies.

• Apprentissage semi-supervisé : cette approche combine une petite quantité de données étiquetées avec un ensemble plus important de données non étiquetées. L'algorithme apprend à partir des deux pour améliorer la précision, ce qui le rend utile lorsque les données étiquetées sont rares ou coûteuses.

• Apprentissage par renforcement : ici, l'algorithme apprend en interagissant avec son environnement et en recevant des récompenses ou des pénalités selon ses actions. Il s'améliore continuellement en cherchant à maximiser les récompenses et est couramment utilisé dans des domaines comme la robotique, les jeux vidéo et les voitures autonomes.

Fig. 1. Types d'apprentissage automatique.

Qu'est-ce que l'exploration de données ?#

L'exploration de données est le processus qui consiste à explorer et à analyser de grands ensembles de données pour trouver des modèles cachés, des tendances et des informations précieuses qui ne sont pas immédiatement évidents. Elle consiste à transformer des données brutes en informations utiles en combinant des techniques statistiques, l'apprentissage automatique et des outils de gestion de bases de données afin d'identifier des liens et des modèles au sein des données.

Le processus commence par la collecte de données provenant de différentes sources, comme des bases de données ou des feuilles de calcul, puis par leur organisation dans un format structuré. Ensuite, les données sont nettoyées pour supprimer les erreurs, les incohérences ou les informations manquantes afin de garantir leur exactitude. Une fois les données prêtes, des algorithmes avancés et des méthodes statistiques sont utilisés pour les analyser.

Voici quelques-unes des techniques les plus courantes utilisées pour analyser les données :

• Classification : regrouper les données dans des catégories prédéfinies en fonction des modèles identifiés.
• Regroupement : regrouper des points de données similaires afin d'identifier des groupes naturels au sein des données.
• Association : identifier les relations entre les variables, par exemple en trouvant les modèles d'articles fréquemment achetés ensemble.

Ces techniques aident à extraire des modèles et des informations pertinents des données. Les résultats sont ensuite interprétés et présentés de manière à être compréhensibles et exploitables, transformant les données brutes en informations précieuses susceptibles de t'aider à prendre des décisions éclairées.

Fig. 2. Les étapes de l'exploration de données.

Comprendre les applications de l'apprentissage automatique et de l'exploration de données#

L'apprentissage automatique et l'exploration de données peuvent faire une grande différence dans de nombreux secteurs. Pour comprendre l'impact de ces technologies, prenons le commerce de détail comme exemple.

L'apprentissage automatique peut être particulièrement utile pour les commerçants qui dépendent des ventes en ligne. De grandes entreprises comme eBay et Amazon utilisent des outils intégrés d'apprentissage automatique tout au long de leur cycle de vente. L'une des principales utilisations dans le commerce de détail est la mise en correspondance des produits. Elle consiste à identifier et à relier des articles identiques dans différents catalogues, ce qui est utile pour comparer les prix, créer des pages produits consolidées et repérer les produits manquants. Si la mise en correspondance manuelle convient aux petits catalogues, le ML permet de traiter efficacement des catalogues beaucoup plus volumineux. Il facilite également différents types de correspondances de produits, comme les correspondances exactes, approximatives, d'images, d'attributs, de catégories et interdomaines.

Fig. 3. Types de correspondances de produits.

Une application intéressante de l'exploration de données dans le commerce de détail consiste à comprendre le comportement des clients, notamment grâce à la segmentation de la clientèle. Les clients peuvent être regroupés selon des caractéristiques communes, comme la démographie, les habitudes d'achat, l'historique des achats, etc. Les commerçants peuvent utiliser ces regroupements pour créer de nouvelles stratégies marketing afin d'atteindre les acheteurs actuels et futurs.

En parlant du comportement des clients, un autre cas d'utilisation important de l'exploration de données dans le commerce de détail est l'analyse de l'attrition, également appelée désabonnement ou perte de clients. Les commerçants peuvent obtenir des informations sur les types de clients qui partent, les raisons de leur départ et les moyens d'améliorer leur fidélisation. Bien qu'un certain niveau d'attrition soit inévitable, l'identification de modèles grâce à l'exploration de données permet aux commerçants de prendre des mesures proactives, comme proposer des offres spéciales ou des coupons, afin de réduire la perte de clients.

Fig. 4. Segmentation de la clientèle.

Le lien entre le ML, l'exploration de données et la vision par ordinateur#

La vision par ordinateur est en réalité un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui vise à apprendre aux ordinateurs à interpréter les données visuelles provenant d'images et de vidéos. De son côté, l'exploration de données peut soutenir les applications de vision par ordinateur en analysant de grandes quantités de données brutes pour identifier les images les plus pertinentes pour l'entraînement des modèles. C'est essentiel, car cela permet de s'assurer que le modèle apprend à partir des meilleurs exemples, de réduire les données inutiles et de l'aider à se concentrer sur les éléments importants. Ainsi, l'exploration de données aide les modèles de vision par ordinateur à fonctionner plus efficacement et avec davantage de précision, améliorant des tâches comme la détection d'objets, la classification d'images et la segmentation d'instances.

Explorer les applications qui utilisent le ML, l'exploration de données et la vision par ordinateur#

Pour comprendre la synergie entre le ML, l'exploration de données et la vision par ordinateur, examinons un exemple d'application dans le secteur des soins de santé.

L'apprentissage automatique, l'exploration de données et la vision par ordinateur font progresser considérablement les soins de santé. Des établissements médicaux comme Johns Hopkins Medicine aux États-Unis utilisent ces technologies pour analyser des images médicales et détecter précocement des maladies et des anomalies comme les tumeurs. Des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLOv8 peuvent être utilisés pour analyser les images et identifier d'éventuelles anomalies, tandis que l'apprentissage automatique peut trouver dans les dossiers des patients des modèles susceptibles d'indiquer des problèmes de santé. L'exploration de données peut ensuite analyser de vastes quantités de données connexes afin d'aider à trouver des traitements efficaces ou des remèdes possibles. En combinant ces technologies, les professionnels de santé peuvent diagnostiquer les pathologies avec davantage de précision et élaborer de meilleurs plans de traitement, améliorant ainsi les résultats pour les patients.

Fig. 5. Utiliser YOLOv8 pour détecter des tumeurs.

Défis et orientations futures#

Même si les applications utilisant la vision par ordinateur, l'exploration de données et l'apprentissage automatique offrent divers avantages, certaines limites doivent être prises en compte. Ces innovations nécessitent souvent de grandes quantités de données pour fonctionner correctement, et la confidentialité des données peut être un sujet de préoccupation. Par exemple, les systèmes de vision par ordinateur dans les magasins peuvent collecter et traiter les données des consommateurs, et il est important de les informer que leurs données sont collectées.

Outre les problèmes de confidentialité des données, la complexité des modèles de vision par ordinateur constitue une autre difficulté. Il peut être difficile de comprendre comment ces modèles parviennent à un résultat donné lorsqu'on cherche à prendre des décisions éclairées. Malgré ces difficultés, de plus en plus de mesures sont mises en place pour rendre les solutions d'AI plus responsables et fluides. Par exemple, des techniques comme l'apprentissage fédéré gagnent en popularité, car elles permettent de développer l'AI tout en garantissant la protection de la vie privée.

L'apprentissage fédéré est une méthode qui aide les modèles à apprendre à partir des données tout en conservant celles-ci à leur emplacement d'origine. Au lieu de rassembler toutes les données dans une base de données centrale, le modèle est entraîné directement sur les appareils ou serveurs individuels qui contiennent les données. Ces appareils renvoient ensuite uniquement les mises à jour du modèle, et non les données elles-mêmes. Les mises à jour du modèle sont ensuite prises en compte pour améliorer le modèle global.

Points clés à retenir#

L'apprentissage automatique et l'exploration de données jouent tous deux un rôle très important dans la vision par ordinateur. Ils aident à analyser de grandes quantités de données visuelles, à révéler des informations importantes et à améliorer divers domaines comme les soins de santé, les achats en ligne et les voitures autonomes. Bien qu'il existe des difficultés, notamment la protection de la vie privée et la compréhension de modèles complexes, de nouvelles méthodes comme l'apprentissage fédéré contribuent à résoudre ces problèmes. À mesure que ces technologies progressent, elles favoriseront probablement une meilleure prise de décision et davantage d'innovations dans de nombreux domaines, rendant nos vies plus efficaces et plus connectées.

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